01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
二値分類では、正解が陰性である観測を陽性と予測した結果を指します。混同行列では、正解ラベルが陰性、予測ラベルが陽性となる要素として数えられます。陽性と判定した結果にこれが多いほど、真の陽性が占める割合を表す適合率にも影響します。判定には正しい基準ラベルとの比較が必要です。
02 / IN PRACTICE
False Positiveの活用例
たとえば、こんな場面で
欠陥検出処理が安全なコードを問題ありと示した場合、確認後にこの判定へ分類できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
予測結果だけで判断せず正解データと照合し、混同行列の件数や適合率と併せて確認します。
参考資料
Machine learning measurements - AWS Glue （新しいタブで開きます）confusion_matrix （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
READ & LEARN
記事一覧を見る 用語を知ったら、活用を知る。
AI LABで、AIの動向や業務に取り入れるヒントを読む。